基于级联分类器的手写体数字识别研究

摘要：

以手写体数字的识别为研究中心，研究了针对手写体数字的特征提取和特征识别。利用像素点统计特征，图像结构交截特征，小波分析特征提取出了多维特征。介绍了级联分类的思想，引入拒识率的概念。提出了基于改进BP神经网络和支持向量机级联的手写体数字识别系统。实验验证，该方法能有效提高字符分类的识别率。

关键词：特征提取、小波分析、神经网络、支持向量机、级联分类

所属期刊栏目：12

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：面向工业大型机械智能网络控制的多信息视觉识别和三维重构关键技术研究编号14JC1402203；国家科技支撑计划电子器件组装高速精密机器人与自动化生产线研发及产业化，子课题名称:基于机器视觉的电子器件定位研究2015BAF10B01-01

在线出版日期：2016-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：180-182